【数理×金融、挑戦の日々】【22卒】みずほフィナンシャルグループの夏インターン体験記（理系/Quants Digital Technology Internship）No.11168（京都大学大学院/男性）（2020/10/14公開）

研究室にクオンツで就職した先輩がいて、興味を惹かれた。自分が専攻している数理工学が十分に活かせそうであり、データサイエンスや時系列解析に関する技術力や金融に関する知識もつけることができそうだったので、応募した。また、選考難易度が高すぎないという話を聞いていたからでもある。

まず、就活サイトで選考体験記を読み、選考の内容（みずほファイナンシャルグループでは一次選考でES+webテスト、二次選考では事務局社員とのweb面接、三次選考ではみずほファイナンシャルグループの部長とのweb面接）を確認し、どんな内容を聞かれたか把握し、それらに対して答えを用意し、自分で何回もシミュレーションした。特に研究のことは自問自答し、深堀されても対応できるようにしっかりと対策した。また、専門知識のない人でもわかるように説明する練習をした。逆に、専門知識のある人用に、冗長にならないような説明の仕方も用意し、２パターン用意した。逆質問の時間があるとわかっていたので、その質問の内容もいくつか用意した。

株価のデータからN日後の株価を予想する数理モデルを作成せよ。顧客データから定期預金を申し込むか否かを予測する数理モデルを作成せよ。

1日目にやったこと

みずほフィナンシャルグループのクオンツコースとGlobal Corporate Financeコースの業務説明をし、機械学習の簡単な説明、用意されているコードの説明があり、最後に課題の説明をし、少しグループワークを行って終わった。

社長／部長／クオンツ業務の社員／データサイエンス業務の社員

なし

課題の教師データのボリュームが不足しているということを、論理的に説得してみてというフィードバックが印象に残った。また、スライドは色を使って見やすくすべきというアドバイスも勉強になった。

５日間あったのだが、２日目まではグループ内で進捗の報告ができず、最終発表の形が全然見えてこず、苦労した。また、機械学習の知識が不足していたため、調べながらグループの議論についていくのに必死だった。また、課題の教師データのボリュームが不足していて、良いモデルを作るのに苦労した。

他大学の学生がどれだけ優秀か、どれだけ研究やインターンに力を入れているかわかった。また、入社してから必要なスキルセットや実際のデータサイエンスやクオンツ業務の大変なところもしれてよかった。また、社員の出身学部の内訳や年齢構成などインターンでしか知れない情報をしれてよかった。

機械学習の応用に関する知識や、pandasなどのデータサイエンスに関する知識をつけておけば、もっと濃密な議論をできたと思える。

データサイエンスやクオンツ業務のオモシロイところ、難しいところを社員がぶっちゃけて教えてくれたのでだいぶイメージが湧いた。また、多岐にわたる業務を一つ一つ丁寧に教えてくれたので、どの部署に行ったらどのような業務をやるか、具体的に想像できた。

他の理系院生に比べて、サイト運営で培ったマーケティング能力や一貫したストーリーを作る能力に長けていると感じた。会社で働くとなると、研究と違い技術力や専門知識だけでなく、そういった能力も求められるので、十分なコンピテンシーになるのではないかとおもったから。

データサイエンスやクオンツ業務だけでなく、システム開発や顧客へのコンサル業務など、多種多様な業務があり、自分の好きなことが順繰り順繰り数年かけてできるような会社であると思ったから。また、論文を実装するという仕事もあり、知的好奇心も満たされると思ったから。

インターン参加者のみのイベントや一次選考免除などの話を聞かなかったから。また、インターンはオンラインで、各グループを監視して一人一人評価しているという様子もなかったから。

ITメガベンチャーにいくことを志していたが、サイバーエージェントのインターンに書類で落ちてしまった。即戦力になるには技術力が全く足りないと思い、ポテンシャル採用をしているクオンツコースに応募した。こんかい金融業界のインターンに行ったが、オモシロイことをやっていることがわかり、志望度は上がった。三菱UFJなど他のメガバンクも見てみようと思う。

比較的小さい会社で、若い人が多く、理系的素養の備えた人材が多いように感じた。今後も、超大企業ではなく、理系中心の専門的なことをやっている会社を志望しようかなあとは思ったが、ベンチャーは嫌だと思った。なぜなら、ベンチャーは研修制度がしっかりとしていないならしく、ファーストキャリアとしては不適切だと思ったからである。